數據增長模型：數智時代的全棧產品運營思維、算法與技術
連詩路編著
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28.7萬字總字數
¥57.9定價
連詩路編著
本書以在數字化背景下，數據產品從業者的數據技術、數據技能、數據思維、數據方法、數據模型、產品用戶/客戶增長實戰經驗爲基調，體系化撰寫了數字化和數據產品的數據經驗知識和案例。隨書附贈豐富的原始數據和源代碼，方便讀者對數據分析案例進行實操練習。本書內容全面，結構完整。首先，講解了數據指標體系搭建和數據埋點案例；然後按照細節講解數據分析流程、數據採集方法、數據挖掘整體方法；緊接着通過實操案例講解了的數據產品工具，如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測試等工具，驅動數據增長的實戰模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，以及數據倉庫和大數據平臺的搭建方法；最後講解了數據中臺和數據安全、數據智能應用場景、用戶增長實戰案例。本書適合數字化市場下的數據產品從業者閱讀，主要讀者人羣包含數據產品經理、數據運營人員、數據產品技術人員、數據領域創業者和相關專業的學生。
雖然一開始比較散亂，但數據這塊涉及的面的確很廣。在後面每個章節裏都有一些好的總結。適合對這個領域瞭解不多的人瞭解一個大體全景。對一些細節有的企業案例信息也有借鑑。但有些地方免不了有作者個人解讀和理解，不見得是最佳的實踐方式。讀完還是得在實踐中先想再做，不能抄作業。
概念非常完善的一本書，可以看得出來作者對於產品和技術都非常熟悉，是一位非常優秀的數據產品經理。但遺憾在本書僅僅停留在了介紹概念的層面，等於一個數據產品經理的理論框架，欠缺實戰，適合已經有工作經驗的產品經理回過來翻翻補全理論知識，不適合0基礎的人，會看的雲裏霧裏，即便這樣，大段的理論科普也讓人非常難讀下去。
一個場景的結束往往意味着另一個場景的開啓，即將要開啓的場景是數智化，數智化不僅將重新定義增長，還將重新賦能增長，重塑增長。
企業數智化就好比有經驗的老師傅做出的決策，但是機器在信息存儲空間以及時間上有巨大優勢，同時也可以被不同人羣反覆使用，同時效率也非常高。